python入门day16——函数的递归调用、二分法、三元表达式、匿名函数
文章目录
- 函数的递归调用
- 递归调用应该分为两个阶段
- 二分法
- 三元表达式
- 匿名函数
函数的递归调用
函数的递归调用:就是在调用一个函数的过程中又直接或间接地调用自己
示例1:直接调用自己
def foo():print('hello')foo()
foo()示例:间接调用自己
def bar():print('from bar')foo()
def foo():print('from foo')bar()
foo()
为何死递归会抛出异常???
因为无限的递归会导致内存溢出,所以python设定了最大的递归层数
所以:不应该无限递归调用下去,应该在满足某种条件下结束递归调用,然后返回
import sys
# print(sys.getrecursionlimit()) # 默认无限递归限制1000次 ,因为占内存,一种保护机制
# print(sys.setrecursionlimit(2000))
递归调用应该分为两个阶段
1、回溯(挖井) :一层一层地递归调用下去
2、递推(从井里往外跳):在满足某一条件的情况下结束回溯,然后开始向上一层层返回
# salary(5) = salary(4) + 10 丨向
# salary(4) = salary(3) + 10 丨下
# salary(3) = salary(2) + 10 丨挖
# salary(2) = salary(1) + 10 丨回
# salary(1) = 18 ↓溯
#
# n=1 salary(n) = 18 递
# n!= salary(n) = salary(n-1)+10 推def salary(n):if n == 1:return 18return salary(n-1)+10
res = salary(5)
print(res)
应用:列表中取值不取列表
nums=[111,[222,[333,[444,[555,[666,[777]]]]]]]def func(l):for x in l:if type(x) is list:# 把自身的代码重新再调用一次func(x) # 第二层列表开始运行func()else:print(x,end=',') #比如第一次x是111 所以输出 第二次是[222,33……)列表 所以进行if语句
func(nums)
# 111,222,333,444,555,666,777,
二分法
从小到大排列的一个数字列表,需要从该数字列表中找到我们想要的那个一个数字
nums=[-3,4,7,10,13,21,43,77,89,111,123,222,234,333]
find_num=21
def binary_search(find_num,l):print(l)if len(l) == 0:print('找的值不存在')returnmid_index=len(l) // 2 # 去中间索引值if find_num > l[mid_index]:# 接下来的查找应该是在列表的右半部分l=l[mid_index+1:] # 排除左边内容 取右半部分binary_search(find_num,l) # 重新执行binary_search()函数elif find_num < l[mid_index]:# 接下来的查找应该是在列表的左半部分l=l[:mid_index] # 排除右边内容 取左半部分binary_search(find_num,l)else:print('find it')binary_search(find_num,nums)
# [-3, 4, 7, 10, 13, 21, 43]
# [13, 21, 43]
# find itbinary_search(55,nums)
# [-3, 4, 7, 10, 13, 21, 43, 77, 89, 111, 123, 222, 234, 333]
# [-3, 4, 7, 10, 13, 21, 43]
# [13, 21, 43]
# [43]
# []
# 找的值不存在
三元表达式
return x if x > y else y # 上面的多行 一行代码就能实现
三元表达式:表达式1 if 条件 else 表达式2
语法格式: 条件成立时要返回的值 if 条件 else 条件不成立时要返回的值
def max2(x,y):if x>y:return xelse:return y
res = max2(111,222)
print(res)# 上面的多行 一行代码就能实现
x = 111
y =222
res = x if x>y else y
print(res)
匿名函数
def用于定义有名函数
匿名函数即没有名字的函数
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)
在{}内用逗号分隔开多个key:value,其中value可以是任意类型, 而key必须是不可变的类型,通常是字符串类型
# 调用匿名函数
# 方式一:
res=(lambda x,y:x+y)(1,2)
print(res)# 方式二:
func=lambda x,y:x+y
res=func(1,2)
print(res)
匿名用于临时调用一次的场景:更多的是将匿名与其他函数配合使用
# 匿名用于临时调用一次的场景:更多的是将匿名与其他函数配合使用
# from functools import reduce
# res=reduce(lambda x,y:x+y,[1,2,3],10) # 16
# print(res)
#
# res=reduce(lambda x,y:x+y,['a','b','c']) # 'a','b'
# print(res)salaries = {'egon':4.4,'lqz':3.3,'yj':2.2
}print(max([11,22,33]))
print(max(salaries)) # yj 比较的是salaries的keydef func(k):return salaries[k]
print(max(salaries,key=func)) # egon 比较的是薪资 返回的是薪资对应的人名# 简化成匿名
print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k]))
print(min(salaries,key=lambda k:salaries[k]))
# 比较salaries字典 key里的k指的是salaries的没一个key值
# 所以比较依据是每个key对应的value值的话 是salaries[k]来比较list_info = [{'name': 'egon', 'sex': 'male', 'age': '18', 'salary': '3000'},
{'name': 'alex', 'sex': 'male', 'age': '38', 'salary': '30000'},
{'name': 'wupeiqi', 'sex': 'female', 'age': '28', 'salary': '20000'},
{'name': 'yuanhao', 'sex': 'female', 'age': '28', 'salary': '10000'}]
print(max(list_info, key=lambda l: l['salary']))
# 比较list_info列表, key里的l指的是list_info的每一行列表值
# 所以比较依据是salary的话 是每一行列表l['salary']来比较# 根据薪资排序
print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True))
# ['egon', 'lqz', 'yj']
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